Výzkumníci používají rozhraní mozek-stroj k generování atraktivních tváří na základě osobních preferencí

Tým výzkumníků z Helsinské univerzity vytvořil umělou inteligenci, která má za úkol generovat obrázky atraktivních tváří, založených na funkcích, které jedinci s rozhraním mozek-počítač (BCI) považují za atraktivní. Umělá inteligence generuje rysy obličeje na základě dat shromážděných BCI.

Výzkumný tým se skládal z počítačových vědců a psychologů z Helsinské univerzity. Helsinský výzkumný tým použil elektroencefalografii (EEG) k určení rysů obličeje, které různé lidi mohou považovat za atraktivní. Signály EEG byly korelovány s rysy obličeje a poté byla data zaslaná do Generative Adversarial Network (GAN). Systém strojového učení byl poté vyškolen na rysy obličeje, které široká škála lidí považovala za atraktivní, a poté byl schopen zpětně inženýrsky vyvinout tyto vzory, aby generoval zcela nové tváře.

Výzkumníci měli 30 účastníků sedět před obrazovkou, zatímco se jim zobrazovaly obrázky tváří. Tyto tváře nebyly skutečných lidí, ale byly generovány umělou inteligencí, která byla vyškolena na datové sadě více než 200 000 obrázků celebrit. Účastníci nosili EEG čepici s elektrodami, které zaznamenávaly a analyzovaly jejich mozkovou aktivitu, zatímco se dívali na různé tváře. EEG bylo schopno zaznamenat jejich reakce na tváře, které považovali za atraktivní. Data zaznamenaná systémem EEG byla zaslaná do GAN, který interpretoval signály EEG ve vztahu k atraktivitě, kterou účastníci našli v tváři. GAN byl poté schopen generovat nové tváře, jakmile byl vyškolen na těchto datech.

Výzkumný tým poté provedl druhý experiment. Nově vytvořené tváře byly zobrazeny stejným dobrovolníkům, kteří se zúčastnili předchozího zobrazení. Účastníci byli požádáni, aby ohodnotili tváře podle atraktivity. Když byly výsledky studie analyzovány, výzkumníci zjistili, že účastníci ohodnotili generované obrázky jako atraktivní přibližně 80 % času. To je v kontrastu s původními obrázky, které byly ohodnoceny jako atraktivní pouze 20 % času.

Vzorek studie byl poměrně malý, takže není jasné, jak robustní by metoda byla, kdyby byla testována na větší populaci. Nicméně výsledky jsou zajímavé a jsou dalším příkladem toho, jak chování a preference, které se zdají být nesrozumitelné, mohou být kvantifikovány pomocí určitých technik umělé inteligence.

Michael Spapé, senior výzkumník na katedře psychologie a logopedie Helsinské univerzity, vysvětlil, že studie ukazuje, jak psychologické vlastnosti mohou být prokázány pomocí informací o tom, jak mozek reaguje na stimuly. Jak Spapé vysvětlil prostřednictvím EurekaAlert:

“Studie demonstruje, že jsme schopni generovat obrázky, které odpovídají osobní preferenci, spojením umělé neuronové sítě s mozkovými odpověďmi. Úspěch v hodnocení atraktivity je zvláště významný, protože se jedná o tak jemné, psychologické vlastnosti stimulů. Počítačové vidění bylo dosud velmi úspěšné v kategorizaci obrázků na základě objektivními vzory. Přidáním mozkových odpovědí do mixu ukazujeme, že je možné detekovat a generovat obrázky na základě psychologických vlastností, jako je osobní vkus.”

Výzkumníci argumentují, že studie by mohla mít důsledky pro to, jak počítače chápou subjektivní preference. Řešení umělé inteligence a rozhraní mozek-počítač mohou být použity společně k pochopení složitých psychologických jevů. Podle Spapého bychom mohli být schopni prozkoumat další kognitivní funkce, jako je rozhodování a vnímání, pomocí podobných technik. Předpokládajíc, že obecné taktiky používané k interpretaci atraktivity platí i pro další kognitivní funkce, podobný systém by mohl být vyvinut k identifikaci forem předsudků nebo stereotypů.